基于贝叶斯最大熵和多源数据的作物需水量空间预测

作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。     

基于土壤水分异质性的小麦滴灌试验小区布设方法

科学合理地确定适宜的试验小区规格,对于经济、高效地获取具有较高精度和代表性的试验数据具有重要现实意义.该研究以确定滴灌条件下适宜的试验小区规格为目标,采用幂函数建立土壤含水率方差与不同小区面积之间的相关关系,计算土壤水分异质性指数以表征试验小区内土壤含水率的相关程度;利用土壤含水率异质性指数,采用Hatheway法确定小麦滴灌试验小区适宜的面积和重复数;根据不同方向上土壤含水率异质性指数研究形状对试验结果的影响,确定试验小区适宜的长宽比.结果表明:增大试验小区面积可以提高试验数据的准确性,但不同面积区间数据离散程度的降低幅度变化较大:面积由1 m2增大到50~100 m2,灌水定额30 mm处理田块间土壤含水率方差降低77.4%~82.6%,灌水定额45 mm处理降低78.6%~83.7%,面积从100 m2增加到500 m2,方差降低幅度显著变小,灌水定额30 mm处理降低17.4%,灌水定额45 mm处理降低16.3%;增加试验重复数可以增加试验对处理间土壤含水率差异的区分能力,试验小区面积在50~100 m2时,重复数由2增加到3能检测出的处理间土壤含水率差异由23.2%~26.5%提高到13.1%~15.0%,表明增加试验重复数可以检测出试验处理间更小的土壤含水率差异,提高试验精度.通过研究滴灌试验小区土壤水分异质性指数与滴灌试验小区规格之间的关系,综合考虑试验精度、代表性和田间实际操作得出以下结论:若试验为高、低水2处理时,试验布设宜为3重复,每重复小区面积为50 m2,可在80%的概率下检测出15%的真实差异;若试验为高、中、低3处理时,试验布设宜为3重复,每重复小区面积为100 m2,可在80%的概率下检测出12%的真实差异.滴灌试验小区适宜的形状为沿滴灌带方向布设的长方形,长宽比在1:1到5:1之间可使试验小区所得数据更具代表性.     

基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析

确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。     

节水灌溉管理与决策支持系统

基于灌区灌溉用水过程的复杂性和实时性，研制了节水灌溉管理与决策支持系统软件。系统根据采集到的气象、土壤水分、作物、水资源状况等信息，运用作物系数法进行作物需水量的计算，根据土壤墒情决策模型，作出灌溉预报，确定精确的灌溉时间和最佳灌溉水量，利用决策结果对灌溉设备进行自动控制与监测，从而达到高效、节水的目的。该系统不仅具有数据录入、编辑、查询、统计、输出等信息处理功能，而且能够根据采集到的信息为灌区管理和用水户提供灌溉优选和水资源优化分配的决策支持，制定精细灌溉的作业方案。该系统立足田间，面向农户，可以为用户提供节水灌溉模式咨询、具体方案优选、指导灌区优化灌溉等功能，具有较强的推广应用价值。     

不同水分状况下化控对棉株蕾铃数和产量品质的影响

采用桶栽试验,研究不同水分状况下喷施2种植物生长调节剂——艾氟迪(AFD)和缩节胺(DPC)对棉花蕾铃数量、叶片叶绿素相对含量、籽棉产量、纤维品质的影响。结果表明,在本试验条件下,土壤含水量的高低是决定籽棉产量的重要因素,水分高则产量高。喷施调节剂后棉株叶绿素含量明显高于未喷施处理。喷施DPC对棉株蕾铃生长影响较小,土壤含水量较高时喷施DPC可使棉花增产,但纤维品质下降。喷施AFD对棉株蕾铃生长影响较大,使棉蕾铃数在生育期内的变化从大幅升降趋势变为先升后降的平缓趋势或缓慢上升趋势,对棉蕾开花成铃有显著促进作用,但抑制了新蕾生成,使得伏前桃产量明显增加,秋桃产量大幅下降,导致籽棉产量减少,棉花纤维品质略微改善。     

基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。     

作物系数小时尺度和日尺度关系研究

利用Penman-Monteith公式估算参考作物蒸散,研究了日尺度参考作物蒸散(ET0d)和日内小时尺度参考作物蒸散之和(ET0dh)的关系。结果表明,ET0d和ET0dh以及实际日尺度和日内小时尺度作物系数均显著线性相关;基于Penman-Monteith公式的日尺度和小时尺度参考作物蒸散估算方法可用于作物系数的作物蒸散时间尺度转换。     

黄淮海地区Hargreaves公式主要参数的空间化处理

为了提高Hargreaves公式在不同地区的适用性和准确性,提高区域作物需水量的估算精度和罐区灌溉管理水平,该文基于黄淮海地区54个气象站1961-2012年的逐日气象资料,以最高温度、最低温度、大气顶太阳辐射为自变量,以Penman-Monteith公式计算的参考作物蒸发蒸腾量为因变量,对Hargreaves公式主要参数进行拟合,并采用普通克里格方法进行空间化处理。结果表明:黄淮海地区全年和夏季转换系数K变化趋势相同,均从西北向东南逐渐增大,春、秋、冬季变化趋势则相反;全年和夏季指数系数n变化趋势相同,均从黄淮海的东南向西北逐渐增加,春、秋、冬季则从东北向西南逐渐增加;温度偏移量Toff总体表现为从西南向东北逐渐增加。率定后的Hargreaves公式与P-M公式的相关指数,全年最大,为0.79,春秋次之,分别为0.70和0.71,冬季最小,为0.46,拟合后相应参数的标准误表明拟合值全年最准确,冬季最差。     

GIS空间分析技术在棉花叶面积测定中的应用

为了快速准确的获得棉花叶面积信息，通过扫面仪获取棉花叶片和准图形的数字图像，利用GIS空间分析技术对长方形、等腰三角形、正方形和直角三角形进行面积和周长计算。结果表明，GIS法提取的面积、周长信息与准图形面积、周长之间的平均相对误差分别为0.021和0.01，远小于叶面积仪器的测量误差，说明GIS空间分析技术应用于棉花叶面积测定是切实可行的。这种方法不受叶片形状、大小、厚薄、叶片幼嫩等因素的影响，对于叶面积不大的植物，利用GIS强大的数据处理功能，可以进行批量处理。因此和其他叶面积测定方法相比，GIS空间分析技术测定叶面积具有准确、快速、数据处理量大等优点，适用于科研和生产推广使用。     

基于ASP.NET的灌溉信息管理系统的设计与实现

详细介绍了基于ASP.NET的灌溉信息管理系统的设计过程,该系统基于.NET平台开发,使用Microsoft SQL Server2005建立后台数据库,采用面向对象的程序设计语言C#进行编程.该系统采用B/S开发模式,针对不同的用户权限分别进行录入、查询、特异性分析、图表显示等模块的设计,在保证系统数据安全的同时,实现了各地灌溉试验资料的快速分析和标准化管理,对于我国灌溉试验资料的整编、归档和提供相关技术服务具有重要意义.